Автоматизация и учет данных о научной работе в ВУЗе

• ВВЕДЕНИЕ
• 1 ОБЩАЯ ЧАСТЬ.
• 1.1 Анализ предметной области учет научной деятельности
• 1.2 Математическая модель ПМК для автоматизации учета данных о научной работе в ВУЗе
• 1.3 Сравнение существующих аналогов ПМК для автоматизации учета данных о научной работе в ВУЗе
• 1.4 Обоснование выбора средств разработки ПМК для автоматизации учета данных о научной работе в ВУЗе
• 1.5 Формирование бизнес-процесса для ПМК для автоматизации учета данных о научной работе в ВУЗе
• 1.6 Разработка технического задания на создание программно-методического комплекса для автоматизации учета данных о научной работе в ВУЗе
• 1.7 Логическая модель ПМК для автоматизации учета данных о научной работе в ВУЗе
• 1.8 Информационная модель данных ПМК для автоматизации учета данных о научной работе в ВУЗе
• 1.9 Физическая модель ПМК для автоматизации учета данных о научной работе в ВУЗе
• 2 специальная часть. Разработка программного обеспечения для обработки данных и формирования отчетности о научной работе в ВУЗе
• 2.1 Руководство пользователя ПО для обработки данных и формирования отчетности о научной работе в ВУЗе
• 2.1.1 Руководство пользователя ПО для обработки данных и формирования отчетности о научной работе в ВУЗе для сотрудника кафедры
• 2.1.2 Руководство пользователя ПО для обработки данных и формирования отчетности о научной работе в ВУЗе для работника НИС
• 2.2 Руководство по установке ПО для обработки данных и формирования отчетности о научной работе в ВУЗе
• 3 ЭКОНОМИЧЕСКИЕ РАСЧЕТЫ
• 3.1 Расчёт капитальных затрат на создание ПМК для автоматизации работы отдела НИС академии
• 3.2 Расчёт годовой экономии от автоматизации работы работника НИС
• 3.3 Расчет годового экономического эффекта
• 3.4 Расчет коэффициента экономической эффективности и срока окупаемости капиталовложений
• 3.5 Выводы по разделу
• 4 ОХРАНА ТРУДА
• 4.1 Анализ опасных и вредных производственных факторов
• 4.2 Разработка мероприятий по обеспечению безопасных и комфортных условий труда
• 4.3 Оценка эффективности проведенных мероприятий
• 4.4 Выводы по разделу
• ОБЩИЕ ВЫВОДЫ
• СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
• ПРИЛОЖЕНИЕ А

Информатизация и компьютеризация является одной из актуальных тенденций развития современной науки в течение последних десятилетний. Сегодня важным применение информационных технологий для повышения эффективности управления научной деятельностью. Новые технологии могут стать серьезным подспорьем в таких областях, как планирование и анализ результатов научной деятельности, составление отчетов, обработка различной рутинной информации и т. п. Как ни странно, учет научной деятельности до сих пор выполняется вручную. Западный опыт показывает, что переход от бумажного к электронному документообороту неизбежен и является фактором, вносящим положительный эффект в экономику любого субъекта.

Кроме очевидного преимущества — перевода внутреннего документооборота в электронную форму, информационная система также повышает качество управления. Улучшается контроль исполнительской дисциплины, растет процент выполненных в срок поручений. Уменьшается время, затрачиваемое на предварительное согласование документов и проектов.

Электронный документооборот уменьшает целый ряд накладных расходов, снижает непроизводственные затраты, связанные, например, с архивным поиском документов, передачей документов в дело, отслеживанием документов. Возможность оперативного отслеживания работ по выпущенным документам, эффективного планирования времени работников, централизованного накопления и хранения информации — все это поднимает учет научной деятельности на новый уровень, дает возможность сотрудникам оперативно получать данные по интересующим их вопросу. Это послужило целью для создания программно-методического комплекса для автоматизации учета данных о научной деятельности в ВУЗе.

Предмет исследования является автоматизация и учет данных о научной работе в ВУЗе.

Объектом исследования является систематизация анализ и статистический учет научных данных.

Экономическая эффективность работы заключается в сокращении времени обработки и поиска информации.

Методология разработки основана на сравнении существующих моделей программных комплексов по учету данных (документообороту), и выбор оптимального решения по программному обеспечению.

1 ОБЩАЯ ЧАСТЬ

1.1 Анализ предметной области учет научной деятельности

Предпосылкой для исследования данной предметной области стала потребность ВУЗа в инструменте для сбора сведений о научных работах из различных филиалов, и удобного хранения их. Проблемой существующей на данный момент является то, что на рынке нет соответствующего легкого в использовании и настройке программного продукта или комплекса для решения данной проблемы. В конце календарного года научные подразделения ВУЗа составляют годовой план и отчет НИР, которые сдают в научно-исследовательскую часть университета на бумажном носителе и в файле формата .doc, где подводятся итоги научно-исследовательской деятельности ВУЗа за прошедший год и составляют сводный план НИР академии. Каждый квартал сдаются отчеты о публикациях в различных изданиях. Публикациям присваиваются баллы в зависимости от того, собственная ли это публикация определенной кафедры или совместная работа нескольких. В НИС баллы публикации проверяются на то, не подавалась ли какая-либо публикация ранее, нет ли у других кафедр подобной публикации, которую можно считать совместной. За год в ВУЗе в среднем имеет более 1000 новых публикаций в изданиях ВАК Украины, зарубежных изданиях и в международных изданиях. Такие большие объемы информации обрабатывать вручную неэффективно. Бизнес целью данной предметной области является решение вышеописанной проблемы и создание такого программного обеспечения, которое сможет удовлетворить все потребности по передаче и хранению данных, тем самым достичь максимальной полезности для ВУЗа, что бы привело к снижению финансовых и временных затрат.

Рассмотрим подробнее процесс составления раздела о публикациях сводного плана. Каждый квартал сотрудник кафедры подает сведения о своих научных публикациях. Для этого он заполняет форму по публикациям и передает ее в НИС. Когда в НИС присланы формы по публикациям со всех кафедр, работник НИС начинает проверку данных: корректирует данные при наличии конфликтных записей о публикациях (сотрудник кафедры, также может участвовать в этом процессе), выставляет баллы за каждую публикацию, если эта публикация выполнялась совместно с другими кафедрами. В конце года работник НИС, после получения четырех квартальных отчетов, составляется сводный план НИР, в разделе о публикациях которого, содержатся данные о количестве публикаций каждой кафедры в общем, данные о публикациях в определенных видах изданий, производится суммарный подсчет количества публикаций по ВУЗу. В таблице 1.1 приведен глоссарий предметной области «Учет научной деятельности».

Таблица 1.1 — Глоссарий предметной области «Учет научной деятельности»

Продолжение таблицы 1.1

1.2 Математическая модель ПМК для автоматизации учета данных о

научной работе в ВУЗе

При разработке ПМК, одним из важных требований был поиск дублирующихся или похожих записей в поданных сведениях. Рассмотрим алгоритмы, которые находят похожие записи Расстояние Левенштейна, алгоритм Вагнера-Фишера, метод N-грамм, поиска по сигнатуре, поиск с помощью БK-деревьев.

Расстояние Левенштейна между двумя строками в теории информации и компьютерной лингвистике — это минимальное количество операций вставки одного символа, удаления одного символа и замены одного символа на другой, необходимых для превращения одной строки в другую.

Пусть S₁ и S₂ — две строки (длиной и соответственно) над некоторым алфавитом, тогда расстояние Левенштейна d (S₁, S₂) рассчитывается по формуле (1.1)

d (S₁, S₂)=D (M, N), (1.1)

где

(1.2)

где m (a, b) равна нулю, если a=b и единице в противном случае.

Здесь шаг по i символизирует удаление из первой строки, по j — вставку в первую строку, а шаг по обоим индексам символизирует замену символа или отсутствие изменений.

Расстояние Дамерау-Левенштейна.

Эта вариация вносит в определение расстояния Левенштейна еще одно правило — транспозиция (перестановка) двух соседних букв также учитывается как одна операция, наряду со вставками, удалениями и заменами.

Еще пару лет назад Фредерик Дамерау мог бы гарантировать, что большинство ошибок при наборе текста — как раз и есть транспозиции. Поэтому именно данная метрика дает наилучшие результаты на практике.

Рассмотрим алгоритм Вагнера-Фишера.

Для нахождения кратчайшего расстояния необходимо вычислить матрицу D, используя вышеприведённую формулу. Её можно вычислять как по строкам, так и по столбцам. Псевдокод алгоритма представлен на рисунке 1.1

Рисунок 1.1 — Псевдокод алгоритма вычисление матрицы D

Или в более развёрнутом виде, и при произвольных ценах замен, вставок и удалений, рисунок 1.2

Рисунок 1.2- Псевдокод алгоритма вычисление матрицы D учетом ценах замен, вставок и удалений

Для восстановления редакционного предписания требуется вычислить матрицу D, после чего идти из правого нижнего угла (M, N) в левый верхний, на каждом шаге ища минимальное из трёх значений:

— если минимально (D (i-1, j) + цена удаления символа S1[i]), добавляем удаление символа S1[i] и идём в (i-1, j);

— если минимально (D (i, j-1) + цена вставки символа S2[j]), добавляем вставку символа S1[i] и идём в (i, j-1);

— если минимально (D (i-1, j-1) + цена замены символа S1[i] на символ S2[j]), добавляем замену S1[i] на S2[j] (если они не равны; иначе ничего не добавляем), после чего идём в (i-1, j-1).

Здесь (i, j) — клетка матрицы, в которой мы находимся на данном шаге. Если минимальны два из трёх значений (или равны все три), это означает, что есть 2 или 3 равноценных редакционных предписания.

Метод N-грамм.

Этот метод был придуман довольно давно, и является наиболее широко используемым, так как его реализация крайне проста, и он обеспечивает достаточно хорошую производительность. Алгоритм основывается на принципе: «Если слово, А совпадает со словом Б с учетом нескольких ошибок, то с большой долей вероятности у них будет хотя бы одна общая подстрока длины N».

Эти подстроки длины N и называются N-граммами.

Во время индексации слово разбивается на такие N-граммы, а затем это слово попадает в списки для каждой из этих N-грамм. Во время поиска запрос также разбивается на N-граммы, и для каждой из них производится последовательный перебор списка слов, содержащих такую подстроку. На рисунке 1.3 представлена визуализация поиска для слова «крокодил».

Наиболее часто используемыми на практике являются триграммы — подстроки длины 3. Выбор большего значения N ведет к ограничению на минимальную длину слова, при которой уже возможно обнаружение ошибок.

К особенностям алгоритма относится то, что алгоритм N-грамм находит не все возможные слова с ошибками. Если взять, например, слово ВОТКА, и разложить его на триграммы: ВОТКА > ВОТ ОТК ТКА — то можно заметить, что они все содержат ошибку Т. Таким образом, слово «ВОДКА» найдено не будет, так как оно не содержит ни одной из этих триграмм, и не попадет в соответствующие им списки. Следовательно, чем меньше длина слова и чем больше в нем ошибок, тем выше шанс того, что оно не попадет в соответствующие N-граммам запроса списки, и не будет присутствовать в результате.

Рисунок 1.3 — Визуализация алгоритма поиска похожих слов методом N-грамм

К особенностям алгоритма относится то, что алгоритм N-грамм находит не все возможные слова с ошибками. Если взять, например, слово ВОТКА, и разложить его на триграммы: ВОТКА > ВОТ ОТК ТКА — то можно заметить, что они все содержат ошибку Т. Таким образом, слово «ВОДКА» найдено не будет, так как оно не содержит ни одной из этих триграмм, и не попадет в соответствующие им списки. Следовательно, чем меньше длина слова и чем больше в нем ошибок, тем выше шанс того, что оно не попадет в соответствующие N-граммам запроса списки, и не будет присутствовать в результате.

Между тем, метод N-грамм оставляет полный простор для использования собственных метрик с произвольными свойствами и сложностью, но за это приходится платить — при его использовании остается необходимость в последовательном переборе около 15% словаря, что достаточно много для словарей большого объема.

Алгоритм хеширования по сиганатуре базируется на достаточно очевидном представлении «структуры» слова в виде битовых разрядов, используемой в качестве хеша (сигнатуры) в хеш-таблице.

При индексации такие хеши вычисляются для каждого из слов, и в таблицу заносится соответствие списка словарных слов этому хешу. Затем, во время поиска, для запроса вычисляется хеш и перебираются все соседние хеши, отличающиеся от исходного не более чем в k битах. Для каждого из таких хешей производится перебор списка соответствующих ему слов.

Процесс вычисления хеша — каждому биту хеша сопоставляется группа символов из алфавита. Бит 1 на позиции i в хеше означает, что в исходном слове присутствует символ из i-ой группы алфавита. Порядок букв в слове абсолютно никакого значения не имеет. На рисунке 1.4 представлен пример вычисления хеша слова.

Удаление одного символа либо не изменит значения хеша (если в слове еще остались символы из той же группы алфавита), либо же соответствующий этой группе бит изменится в 0. При вставке, аналогичным образом либо один бит встанет в 1, либо никаких изменений не будет. При замене символов всё немного сложнее — хеш может либо вовсе остаться неизменным, либо же изменится в 1 или 2 позициях.

Рисунок 1.4 — Пример вычисления хеша слова

При перестановках никаких изменений и вовсе не происходит, потому что порядок символов при построении хеша, как и было замечено ранее, не учитывается. Таким образом, для полного покрытия k ошибок нужно изменять не менее 2k бит в хеше. на рисунке 1.5 представлен пример поиска слов с ошибками по сигнатуре.

Рисунок 1.5 — Пример поиска слов с ошибками по сигнатуре

Особенности алгоритма: из-за того, что при замене одного символа могут изменятся сразу два бита, алгоритм, реализующий, например, искажения не более 2 битов одновременно в действительности не будет выдавать полного объема результатов из-за отсутствия значительной (зависит от отношения размера хеша к алфавиту) части слов с двумя заменами (и чем больше размер хеша, тем чаще замена символа будет приводить к искажению сразу двух бит, и тем менее полным будет результат). К тому же, этот алгоритм не позволяет проводить префиксный поиск.

Рассмотрим алгоритм поиска с помощью БK-деревьев. Деревья Баркхарда-Келлера являются метрическими деревьями, алгоритмы построения таких деревьев основаны на свойстве метрики отвечать неравенству, представленному в формуле 1.3.

(1.3)

Это свойство позволяет метрикам образовывать метрические пространства произвольной размерности. Такие метрические пространства не обязательно являются евклидовыми, так, например, метрика Левенштейна образует неевклидово пространство. На основании этих свойств можно построить структуру данных, осуществляющую поиск в таком метрическом пространстве, которой и являются деревья Баркхарда-Келлера. На рисунке 1.6 представлен поиск с помощью БК — деревьев.

Рисунок 1.6 — Поиск с помощью БК — деревьев

На основании всех особенностей рассмотренных алгоритмов, было принято решение использовать алгоритм сравнения по расстоянию Левенштейна, так как он не требует идексации, память используемая алгоритмом, если принять во внимание, что в среднем название публикации по которым буде проводиться не предусматривают перестановку слов, то использование вычисления расстояния Левенштейна, дает наибольшую скорость обработки записей.

1.3 Сравнение существующих аналогов ПМК для автоматизации учета

данных о научной работе в ВУЗе

Учет данных о научной деятельности в ВУЗе, есть не что иное как система регистрации документооборота, рассмотрим наиболее популярные из существующих аналогов, которые используются в организациях.

Такие системы представляют собой программные комплексы, применимые для решения ряда задач, в том числе и для построения корпоративных систем электронного документооборота. В рамках автоматизации процесса обработки документа в организации с момента его создания или получения до момента отправки корреспонденту или завершения исполнения и списания в дело должно быть обеспечено решение следующих функций:

— регистрация входящих в организацию документов, исходящих из организации документов и внутренних документов;

— учет резолюций, выданных по документам руководством организации, и постановка документов на контроль;

— централизованный контроль исполнения документов;

— списание документов в дело;

— ведение информационно-справочной работы;

— формирование делопроизводственных отчетов по организации в целом.

Использование системы электронного документооборота позволяет организовать передачу данных о ходе исполнения документов в электронном виде, что качественно меняет организацию контроля исполнения документов. Карточки зарегистрированных централизованно документов с резолюциями руководства рассылаются в электронном виде сотрудникам соответствующих подразделений. Они дополняют их резолюциями по исполнению документов, выдаваемыми руководителями структурных подразделений.

По мере появления данных о ходе исполнения документов эти данные вносятся в систему. При этом система автоматически отслеживает наступление даты предварительного уведомления о приближении срока исполнения и наступление самого этого срока. Заинтересованные пользователи системы информируются о названных сроках.

Также значительно видоизменяется процесс согласования проектов документов, в рамках которого сотрудники, участвующие в процессе согласования, получают возможность обмениваться электронными версиями согласуемых проектов. Такая технология позволяет сократить время, затрачиваемое на передачу проектов в бумажном виде.

Система электронного документооборота обязательно включает текущий электронный архив, который решает проблемы оперативного доступа к информации и наличия возможности одновременного использования документа несколькими сотрудниками. Такая форма организации хранения значительно снижает вероятность потери информации и повышает оперативность работы за счет сокращения времени поиска нужного документа. Хранение текстов документов в электронном виде позволяет реализовывать полнотекстовый поиск, что открывает принципиально новые возможности при ведении информационно-справочной работы, например, позволяет делать тематические подборки документов по их содержанию. Использование электронного архива избавляет от необходимости создавать фонд пользования архивных документов, так как по запросу в любой момент может быть выдана электронная копия документа. В таблице 1.2 приведено сравнение современных программ документооборота [13,14,15].

Таблица 1.2 — Сравнение средств документооборота

Продолжение таблицы 1.2

Основной функцией традиционного документа является удостоверение некоторой информации. При составлении и использовании документа присутствуют два аспекта: во-первых, некоторая информация, а во-вторых, — сам документ как материальная вещь, которую можно предъявить или передать. Наличие этой материальной вещи позволяет подтвердить истинность информации, содержащейся в документе. Возможно, для подтверждения истинности необходимо проделать некую процедуру — экспертизу по проверке подлинности документа.

Саму информацию, содержащуюся в документе, тоже можно разделить на две части. Первая часть — непосредственно содержание, вторая — вспомогательная информация, которая дает возможность установить его аутентичность (подлинность). К ней относятся реквизиты типа исходящего номера, подписей и печатей.

В состав информации, как содержательной, так и о носителе, могут входить и данные о времени, условиях и месте составления документа.

В ряде случаев существенно наличие именно оригинала документа. Например, продажа акции, выпущенной в документарной форме, вовсе не равносильна продаже копии ее сертификата, даже заверенной нотариально.

Таким образом, документ выполняет следующие функции:

— фиксация некоторой (содержательной) информации;

— фиксация лица, подписавшего документ;

— фиксация условий составления документа;

— функция оригинала, обеспечиваемая его уникальностью.

Не смотря на все плюсы рассмотренных программ, все они обладают рядом недостатков:

— требуется мощный сервер;

— высокая стоимость лицензий;

— слишком высокая универсальность тянет за собой много ненужных модулей;

— подстройка системы под свои нужды, зачастую требует много затрат на модернизацию.

Следует так же отметить тенденцию крупных организаций разрабатывать, системы для собственных нужд, и это позволяет избежать вышеописанных недостатков. Поэтому реализация ПМК для учета данных о научной деятельности в ВУЗе, является обоснованной.

1.4 Обоснование выбора средств разработки ПМК для автоматизации

учета данных о научной работе в ВУЗе

Для реализации ПМК для автоматизации учета данных в ВУЗе рассмотрим следующие средства разработки: Borland Delphi, Microsoft Visual C++, Zend Framework, Adobe Flash Professional, Eclipse + Java Development Tools.

Delphi — это объектно-ориентированная среда для визуального проектирования Windows приложений с развитыми механизмами повторного использования программного кода. Основным конкурентом Delphi является среда разработки Microsoft Visual C++, имеющая свои преимущества и недостатки, однако являющаяся более популярной, в основном, в силу того, что разработана именно фирмой Microsoft. Существенной чертой Delphi является компонентная модель разработки программных продуктов. Суть модели заключается в поддержке системой постоянно расширяемого набора объектных компонентов, из которых и строится программа. Компоненты в Delphi просты для использования и развития, как результат сокрытия значительной части той структуры программы, которая близка к взаимодействию с операционной системой. Таким образом, для создания в Delphi несложных программных продуктов совершенно не обязательно понимать внутреннюю структуру Windows-приложения, получаемого после разработки в Delphi. Достаточно просто уметь работать с некоторыми компонентами, поставляемыми вместе со средой разработчика. При этом начать работу со средой можно практически без предварительного ознакомления, а написание первого приложения не потребует углубления в особенности системы. Этому отчасти способствует удобный интерфейс среды разработчика, не перегруженный излишними вопросами к разработчику. Но для создания качественных программных продуктов необходимо глубокое понимание компонентной модели.

Наиболее существенный отрыв Delphi от ближайших аналогов состоит в действительно быстрой разработке приложений, обладающих сложным пользовательским интерфейсом, особенно имеющим сильные взаимосвязи между элементами управления, расположенными в окнах программы. Также Delphi предлагает довольно мощный набор компонентов для работы с базами данных. Причем иерархия компонентов для работы с БД организована таким образом, что практически неважно, какой именно базой данных пользуется приложение — это может быть и локальная БД и промышленный сервер, типа Oracle или MS SQL Server. Среда быстрой разработки Delphi — продукт компании Borland, основана на объектно-ориентированном языке программирования Pascal, В среде имеются удобные средства для создания оконных приложений. Также, в Delphi есть стандартные компоненты для работы с базами данных и веб-сервисами. Недостатками Delphi являются: компилируемый файл является windows приложением и не работает в других операционных системах.

Язык программирования Visual C++ из среды разработки Visual Studio компании Microsoft наиболее мощное средство разработки системных программ. Также как и в Delphi присутствуют стандартные компоненты, для быстрого проектирования интерфейса. Отличная интеграция со всеми Microsoft приложениями. Однако, разработка программ на этом языке — сложный процесс, и как и в случае с Delphi, в результате получаем приложение для работы только в операционной системе Windows.

Рассмотрим Eclipse + Java Development Tools. В языке Java используется технология объектно-ориентированного программирования, которая позволяет сократить общее время разработки и писать повторно используемый код. Java-приложения являются независимыми от платформы. Это достигается путем совмещения в языке свойств компилятора и интерпретатора. Платформо-независимость байт-кода обеспечивается наличием виртуальных java-машин для всех основных платформ. В комплект поставки Java входят стандартные классы, которые обладают достаточной функциональностью для быстрой разработки приложений. Развитые средства безопасности позволяют использовать Java для разработки приложений, работающих в Интернете недостатками Java является — медленная скорость работы, обусловленная использованием виртуальной машины, сложность и ограниченность при проектировании интерфейсной части.

Zend Framework — это свободный каркас на PHP для разработки веб-приложений и веб-сервисов. Zend старается следовать духу PHP, предоставляет простые интерфейсы и мощную функциональность для разработки приложений. Он предоставляет расширения для построения современных, быстрых и безопасных сайтов. Основывается на идеях MVC. Разрабатывается компанией Zend, являющейся разработчиком самого PHP. К недостаткам можно отнести то, что приложения написанные на PHP выполняются на сервере, для интерактивных приложений создают большую нагрузку на сервер, нерационально используют интернет канал, каждый раз передавая всю страницу целиком.

Adobe Flash — мультимедийная платформа компании Adobe для создания веб-приложений или мультимедийных презентаций. Широко используется для создания рекламных баннеров, анимации, игр, а также воспроизведения на веб-страницах видеои аудиозаписей. Язык программирования ActionScript — полнофункциональный язык объектно-ориентированного программирования рабочей среды Adobe Flash Player. Имея в основе ECMASript, международный стандартизированный язык программирования скриптов, ActionScript наделен дополнительными функциями, тем самым обеспечивая разработчиков средой создания многофункциональных приложений RIA. Используя данный язык, разработчики могут достигнуть высокой производительности и значительно упростить создание сложных приложений, объемных наборов данных, а также объекто-ориентированных баз кодов многократного пользования. Запуск языковой среды осуществляется посредством новой виртуальной машины ActionScript в Flash Player 9. Язык обеспечивает максимальное удобство создания приложений RIA нового поколения. К особенностям следует отнести: в результате компиляции получается кросс платформенное приложение, которое выполняется во всех наиболее распространенных операционных системах, в которых установлен Flash Player, среда разработки кроме стандартных компонентов, позволяет быстро создать свой, или изменить или расширить стандартный.

Учитывая все особенности рассмотренных средств реализации ПМК, была выбрана среда разработки приложений Adobe Flash Professional.

1.5 Формирование бизнес-процесса для ПМК для автоматизации учета

данных о научной работе в ВУЗе

Выделение границ бизнес-процесса разработки программно-методического комплекса позволяет определить внешний интерфейс автоматизированной системы и задокументировать внешний и внутренний документооборот системы.

Потребителем бизнес-процесса является работник НИС, интерпретирующий результаты выполнения процесса. Поставщиком бизнес-процесса является сотрудник кафедры, который подает данные о публикациях. Выходы бизнес-процесса показаны в таблице 1.3.

Таблица 1.3 — Выходы и потребители бизнес-процесса

Поставщиком бизнес-процесса является сотрудник кафедры, который составляет форму по публикациям. Затем форма по публикациям приходит потребителю бизнеспроцесса, работнику НИС, который составляет сводный план НИР. Входы бизнес-процессов представлены в таблице 1.4.

Таблица 1.4 — Входы и поставщики бизнес процесса

В таблице 1.5 приводится список событий, которые влияют (инициируют) начало или окончание выполнение бизнес-процесса и приводится краткое описание событий для каждого бизнес-процесса.

Таблица 1.5 — Условия начала и завершения бизнес-процессов

Участие сотрудников в реализации бизнес-процесса задокументированно в таблице 1.6 ответственности бизнес-процесса.

За подачу сведений в НИС, ответственный сотрудник кафедры, при этом приходящую информацию видит сотрудник НИС. Затем сотрудник НИС редактирует присланную информацию, при обнаружении неточностей в поданных данных сотрудник кафедры также может участвовать в процессе редактирования данных о публикациях. Когда данные откорректированы, работник НИС выполняет составление сводного плана НИР, сотрудник кафедры в этом процессе не учавствует.

Таблица 1.6 — Матрица ответственности сотрудников за выполнение

бизнес-процесса

На основе данного бизнес процесса построим SADT-диаграмму.

Для построения SADT диаграммы необходимо выделить перечень активностей.

Основной активностью будет «учет данных о научной деятельности в ВУЗ».

На вход будут подаваться перечень опубликованных работ, список научных сотрудников, данные о финансировании, а на выходе нужно получить утвержденный сводный план НИР. Реализация активностей осуществляется «исполнителями» работник НИС, бухгалтерия, заведующий аспирантурой, ректор, проректор, сотрудник кафедры. Управляющими данными являются Требования министерства образования, требования ректора, требования к форме по публикациям, требования к отчету о научных сотрудниках, финансировании. На рисунке 1.5 представлена контекстная SADT-диаграмма деятельности «Учет данных о научной деятельности в ВУЗе»

Рисунок 1.5 — Контекстная SADT-диаграмма деятельности «Учет данных о научной деятельности в ВУЗе»

Описание SADT — диаграммы деятельности учета данных о научной деятельности в ВУЗе представлено в таблице 1.7.

Таблица 1.7 — Описание SADT — диаграммы нулевого уровня

Учет научной деятельности осуществляется путем создания утвержденного сводного плана НИР. Для его составления сотрудник кафедры, на основе перечня опубликованных работ составляет форму по публикациям, бухгалтерия формирует отчет о финансировании на основе данных о финансировании, заведующий аспирантурой, формирует отчет о научных сотрудниках. Все эти данные передаются в НИС, для создания сводного плана НИР, где работник НИС осуществляет их обработку, и в случае ошибки, уведомляет об этом отправителя документа. После создания сводного плана НИР, ректор или проректор выполняет утверждение сводного плана НИР, на основании личных требований.

SADT-диаграмма 1-го уровня для учета данных о научной деятельности в ВУЗе, представлена на рисунке 1.8.

Таблица 1.8 — Описание SADT-диаграммы первого уровня для составления сводного плана НИР

Для создания сводного плана НИР требуется данные о научных сотрудниках, данные о распределении финансов, данные о научных работах, требования к структуре плана. После ввода данных о публикациях они проверяются на корректность согласно требованиям, если данные не соответствуют требованиям. Если данные корректны, то полученный план утверждается ректором или проректором.

На рисунке 1.9 представлена детализирующая SADT-диаграмма для составления раздела сводного плана по публикациям, реализация программного обеспечения для которого, предусмотрена заданием на дипломный проект. Описание SADT-диаграммы для составления раздела сводного плана по публикациям представлено в таблице 1.9.

Таблица 1.9 — Описание SADT-диаграммы деятельности для составления раздела сводного плана по публикациям

Рисунок 1.8 — Детализирующая SADT-диаграмма 1-го уровня для составления сводного плана НИР

Рисунок 1.9 — Детализирующая SADT-диаграмма 2-го уровня

1.6 Разработка технического задания на создание программно;

методического комплекса для автоматизации учета данных о научной

работе в ВУЗе

1.6.1 Введение

1.6.1.1 Наименование программно-методического комплекса

Наименование программно-методического комплекса (ПМК): «Сводный план НИР»

1.6.1.2 Описание и область применения

Данные ПМК представляет собой систему для обработки данных о публикациях и составления раздела о публикациях в сводном плане НИР. Сфера применения данного ПМК — ВУЗ.

1.6.2 Основания для разработки Разработка выполняется на основании индивидуального задания к дипломному проекту и преддипломной практике, выданного руководителем работы Акимовым В. И. 10.09.2011

1.6.3 Назначение разработки ПМК предназначен для обработки данных о публикациях и составления раздела о публикациях в сводном плане НИР, чтобы автоматизировать и ускорить данный процесс.

1.6.4 Требования к программному продукту

1.6.4.1 Требования к функциональным характеристикам ПМК должен выполнять следующие функции:

— предоставлять интерфейс авторизации перед началом работы;

— время авторизации не должно превышать 10 секунд;

— предоставлять интерфейс ввода данных о научных публикациях;

— время сохранения одной публикации, не должно превышать 3 секунд;

— предоставлять сотруднику НИС возможность управления отчетными периодами (создание нового, выбор активного периода);

— предоставлять возможность править поданные данные сотруднику кафедры, в активном отчетном периоде;

— предоставлять возможность сотруднику НИС выставлять и править коэффициенты к научным публикациям;

— предоставлять сотруднику НИС возможность выполнять экспорт данных о публикациях в шаблон сводного плана (генерация сводного плана не должна превышать 5 секунд);

— при экспорте данных о публикациях в шаблон сводного плана, результатом должен быть документ в формате Microsoft Word 2007.

1.6.4.2 Требования к надежности ПМК должен соответствовать следующие требования:

— ПМК должен устойчиво функционировать и не приводить к сбоям в системе;

— ПМК должен обеспечивать контроль входящей и исходящей информации на соответствие заданным форматам данных;

— ПМК должен обеспечивать обработку ошибочных действий пользователя с выдачей соответствующих сообщений;

— Время восстановления после отказа, вызванного неисправностью технических средств, фатальным сбоем операционной системы, не должно превышать времени, требуемого на устранение неисправностей технических средств и переустановки программных средств.

1.6.4.3 Условия эксплуатации Условия эксплуатации ПМК определяются СанПиН 2.2.2 545−96 «Гигиенические требования к видеодисплейным терминалам, персональным вычислительным машинам и организации работы».

1.6.4.4 Требования к составу и параметрам технических средств Требования к серверной части ПМК:

— процессор с тактовой частотой не менее 1.5 ГГц;

— оперативной памяти не менее 512 мб;

— 2 мб дискового пространства для файлов;

— 100 мб дискового пространства для базы данных.

Требования к клиентской части:

— разрешение экрана не менее 800×600;

— подключение к локальной сети или прямое подключение к интернету для связи с сервером;

— клавиатура, манипулятор «мышь» .

1.6.4.5 Требования к информационной и программной совместимости

1.6.4.5.1Требования к программным средствам, используемым программой Системные программные средства, используемые программой:

— для клиента: браузер с поддержкой flash не ниже 9й версии и поддержкой JavaScript;

— для сервера: веб сервер Apache, интерпретатор PHP5, СУБД MySQL.

1.6.4.5.2 Требования к защите информации и программ Доступ к изменению информации должны иметь только авторизированные пользователи.

1.6.5 Требования к программной документации

1.6.5.1 Предварительный состав программной документации Состав программной документации должен включать в себя:

— техническое задание;

— руководство пользователя.

1.6.6 Технико-экономические показатели Экономическая эффективность программы достигается путем сокращения временных затрат на составление сводного плана НИР, более подробно экономический эффект рассмотрен в части 3 дипломного проекта.

1.6.7 Стадии и этапы разработки

1.6.7.1Стадии разработки Разработка должна быть проведена в 4 стадии:

1 Исследование предметной области;

2 Разработка технического задания;

3 Рабочее проектирование;

4 Внедрение.

1.6.7.2. Этапы разработки Этапы разработки представлены в таблице 1.9, на основании 4 стадий разработки.

Таблица 1.10 — Этапы разработки

1.6.8 Порядок контроля и приемки Контроль корректности функционирования и пригодности ПМК в эксплуатацию выполняется совместно Разработчиком и Заказчиком ПМК на основании соответствия функционирования программного продукта и заявленных функциональных характеристик и акта тестовых испытаний.

Прием ПМК проводится руководителем проекта Акимовым В.И.

1.7 Логическая модель ПМК для автоматизации учета данных о

научной работе в ВУЗе

Диаграмма прецедентов использования показывает, какие основные действия может проводить пользователь с программным продуктом.

На рисунке 1.8 представлена диаграмма прецедентов для автоматизации учета данных о научной работе в ВУЗе

Рисунок 1.8 — диаграмма прецедентов для автоматизации учета данных о научной работе в ВУЗе

Описание основных прецедентов представлено в таблицах 1.11−1.17

автоматизация учет программный

Таблица 1. 11 — Описание прецедента ввести данные о научных публикациях

Таблица 1.12 — Описание прецедента корректировать данные о научных

публикациях

Таблица 1.13 — Описание прецедента выставить баллы за публикации

Таблица 1.14 — Описание прецедента создать отчет о публикациях

Таблица 1.15 — Описание прецедента создать отчетный период

Таблица 1.16 — Описание прецедента активировать отчетный период

Таблица 1.17 — Управлять учетными записями

Диаграмма классов позволяет отследить связь между сущностями, на рисунке 1.9 представлена диаграмма классов ПМК для автоматизации учета данных о научной работе в ВУЗе.

Описание основных классов ПМК для автоматизации учета данных о научной работе в ВУЗе представлено в таблице 1.16.

Таблица 1.16 — Описание диаграммы классов ПМК для автоматизации учета данных о научной работе в ВУЗе

Продолжение таблицы 1.16

Рисунок 1.9 — Диаграмма классов ПМК для автоматизации учета данных о научной работе в ВУЗе Разработка диаграммы последовательностей позволяет наглядно представить поведение объектов ПМК в процессе их взаимодействия при реализации прецедентов использования. На рисунке 1.10 представлена диаграмма последовательности действий для прецедента «ввести данные о научных публикациях».

Рисунок 1.10 — Диаграмма последовательности для прецедента «ввести данные о научных публикациях»

Как видно на диаграмме вначале пользователь получает доступ к классу «хранилище», который создает класс «период» и создает форму для публикаций для выбранного пользователя, далее пользователь с помощью формы для публикаций добавляет сведения о публикации, при этом создается новый экземпляр класса «публикация».

1.8 Информационная модель данных ПМК для автоматизации учета

данных о научной работе в ВУЗе

Составление ER-диаграммы позволит определить будущую модель базы данных и наглядно увидеть отношения между сущностями.

На рисунке 1.11 представлена ER-диаграмма для ПМК для автоматизации учета данных о научной работе в ВУЗе.

Проведем преобразования отношений к нормальной форме Бойса-Кодда [20, 21], и получим набор таблиц для базы данных.

Полученные таблицы представлены на рисунке 1.12

Рисунок 1.11 — ER-диаграмма для ПМК для автоматизации учета данных о научной работе в ВУЗе.